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想做好用户画像？制作用户标签是你要做的第一步
更新时间：2025-6-4 14:57:39 作者：爱短链
用户标签是一个非常基本的概念，估计每个人都听说过，但经常混淆。
它是用户肖像、精准营销、个性推荐、智能交付等系统的砖石。
本文进行了系统的分析，并与您分享。
用户标签是什么？ 性别:男女，是标签。
所谓标签，就是： 整理、加工、分类原始数据收入 抽象符号 代表一类人/物的特征 用来描述商品的是商品标签；用来描述业务的是业务标签；用来描述用户的是用户标签。
我们常说小太阳家庭、中产阶级、爱时尚都是用户标签。
有趣的是，我们总是说：生活中不要轻易给人贴标签。
但为什么要大张旗鼓地贴用户标签呢？ 二、用户标签的作用 因为面对一个人，出于尊重他人，没有偏见，我们说我们不能随意贴标签。
然而，面对成千上万的用户，企业不能一个接一个地理解，时间和成本也不能燃烧。
如果没有区别，平等对待所有客户，它只能是这样的地毯轰炸（如下图所示）。
如果有用户标签，可以快速方便地细分用户群，锁定更有需求的人，实现更准确的营销/服务。
(如下图所示) 不贴标签，每次都是基于原始数据分析，操作会很纠结:买了3次还是4次才加活动？消费分段选择3000、3200还是3300？理论上，每次这样纠结是可行的。
但是效率太低，能思考的维度太少，很有可能累了秃头，没有进步。
因此，基于过去的分析结果，提前贴上标签，可以大大提高效率，实现更复杂、更准确的分析。
此外，最终还可以将最终效果记录在标签库中，积累分析经验。
如果标签正确，我们可以根据标签发挥作用，并确认标签本身的质量；如果标签错误，标签将无效，标签可以修改和新标签。
我们做用户分层和分组，做准确的营销，所有的结果也可以以标签的形式保存。
在后续的多次验证中，沉淀有效的标签，提高用户肖像的准确性和有用性。
当然，仅仅依靠男女这个简单的标签来达到如此好的区分效果是不够的，所以有一个制作标签的过程（通常被称为：标记）。
具体怎么做？让我们来看看一个简单而流行的例子。
三、用户标签的制作流程 比如谈恋爱，未来婆婆一定会问: 多大？ 哪里人？ 有房吗？ 有车吗？ 公务员吗？ …… 你看，所有的问题都是用户标签，人们不在乎你有多迷恋，你有多努力。
不要整理那些空的东西，Show me the 房产证！十八姑娘一朵花，追的人多了，就是过滤那些贪心的小垃圾。
…… 然而，如果你只知道答案是有房子，你能区分年轻人吗？-当然不是。
由于单个维度的标签，信息量非常有限。
就像简单地说有房子一样，我不知道是上海的房子还是盐城的房子，是60平方米的小两个房间还是120平方米的大三个房间，是全额还是欠了很多债务。
因此，婆婆会问很多信息，并逐步判断这个男孩是否可靠。
这是制作用户标签的直观步骤： 综上所述，共有7步： 从单维开始 设定区分目标 拆卸维度 观察区分效果 总结经验 多维度交叉 不断提升效 做用户标签可以很简单，但是做有效的标签会很复杂。
这是一个从单维到多维，从简单到复杂的迭代验证过程。
在这个过程中，经常会出现问题。
四、用户标签五大常见问题 问题1：没有目标，盲目工作 很多人被比如性别:男女是标签这句话误导，认为只要分类，就算是标签。
至于分类之间的差异和差异，根本没有测试过。
甚至，当你问他为什么这样贴标签时，他说他不知道。
如果领导让他打，我们就打，管他。
事实上，即使是相同的原始数据，在不同的目标下，标记方法也会完全不同。
以用户年龄为例，可能有几种分类标签（如下图所示）： 问题二:不区分时间状态 例如，高价值用户贴上标签，这里的高价值是指历史消费水平高还是未来消费多？很多人傻乎乎的统计历史消费金额，然后消费更多的是高价值。
但是谁保证用户以前买的多，以后买的多？？完全不一定。
注：如果我们想给未来贴上标签，比如未来消费更多，这意味着我们需要做一个预测：用户将来会消费多少。
结论必须基于测试或建模预测，而不仅仅是基于历史数据统计。
问题3：行为动机的混乱归因 例如，用户购买产品A，于是就打了个A产品爱好者的标签。
但是用户真的喜欢A产品吗？我们只知道用户购买A的行为不能直接推导出动机。
如果要推倒动机，需要基于一段时间的数据分析，综合多维判断。
在推动引擎时要特别小心，因为错误和随机的归因会误导业务行动。
显然，用户喜欢折扣，错误的结果被判定为产品粉丝，最终可能会推动一堆产品，但没有回应。
问题4：多目标混合不清楚 例如，对高价值用户的评价，将活动和付费金额、付费金额和毛利润混合在一起，被称为综合评价。
因此，每天不花白嫖的用户也是高价值用户。
如果公司这样做，它就会破产。
这类问题主要是因为做数据的学生认为一个维度和一个维度的划分不反映数据的能力。
他们必须计算整个模型的权重才能显示出强大的力量。
降低维度是可以的，但要记住整个原则：不同类别的目标不混合。
尤其是涉及金钱的目标。
公司是否赚钱是一件非常严肃的事情。
混淆，就是喝西北风。
问题五:缺乏检验 用户标签是为了区分用户，所以最终的区分效果，目标差异越大越好，如果差异不大，标签意义不大，可以取消标签或优化（如下图所示）。
不幸的是，许多公司都在打标。
至于标签是什么，用在哪里，效果如何，从来没有考虑过。
混乱背后的深层问题是近年来大肆吹嘘的数据中心和用户肖像的概念。
许多企业并没有从需求出现，首先考虑：我们想解决什么问题。
但从朋友圈的文章开始：哇，领导转发了震惊！阿里巴巴数据中心的秘密终于被揭露了，领导喜欢，我们做，开始。
所以无论数据收集如何，不要问业务着陆场景，也不想最终达到任何效果，盲目标签。
在年底的报告之前，他还高兴地说：我们已经完成了由10万个标签组成的大量数据库！数字仓库、模型、视觉都有，但没有人使用，最后一根鸡毛。
本质上，如果你想取得好的结果，你仍然必须从结果本身开始，根据问题找到工具，而不是用锤子看到一切都像钉子。
然而，许多学生自己从未见过，每天都喊用户肖像，也没有看到几个具体的着陆结果。
啤酒和尿布听了很多，但没有看到超市这样（所以编故事的人会注意到：外国超市，嗯）。
其实做好业务效果远不如大家想象的复杂。
关键在于做好:打标-验证-积累-二次打标过程，不断迭代。
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它是用户肖像、精准营销、个性推荐、智能交付等系统的砖石。
本文进行了系统的分析，并与您分享。
用户标签是什么？ 性别:男女，是标签。
所谓标签，就是： 整理、加工、分类原始数据收入 抽象符号 代表一类人/物的特征 用来描述商品的是商品标签；用来描述业务的是业务标签；用来描述用户的是用户标签。
我们常说小太阳家庭、中产阶级、爱时尚都是用户标签。
有趣的是，我们总是说：生活中不要轻易给人贴标签。
但为什么要大张旗鼓地贴用户标签呢？ 二、用户标签的作用 因为面对一个人，出于尊重他人，没有偏见，我们说我们不能随意贴标签。
然而，面对成千上万的用户，企业不能一个接一个地理解，时间和成本也不能燃烧。
如果没有区别，平等对待所有客户，它只能是这样的地毯轰炸（如下图所示）。
如果有用户标签，可以快速方便地细分用户群，锁定更有需求的人，实现更准确的营销/服务。
(如下图所示) 不贴标签，每次都是基于原始数据分析，操作会很纠结:买了3次还是4次才加活动？消费分段选择3000、3200还是3300？理论上，每次这样纠结是可行的。
但是效率太低，能思考的维度太少，很有可能累了秃头，没有进步。
因此，基于过去的分析结果，提前贴上标签，可以大大提高效率，实现更复杂、更准确的分析。
此外，最终还可以将最终效果记录在标签库中，积累分析经验。
如果标签正确，我们可以根据标签发挥作用，并确认标签本身的质量；如果标签错误，标签将无效，标签可以修改和新标签。
我们做用户分层和分组，做准确的营销，所有的结果也可以以标签的形式保存。
在后续的多次验证中，沉淀有效的标签，提高用户肖像的准确性和有用性。
当然，仅仅依靠男女这个简单的标签来达到如此好的区分效果是不够的，所以有一个制作标签的过程（通常被称为：标记）。
具体怎么做？让我们来看看一个简单而流行的例子。
三、用户标签的制作流程 比如谈恋爱，未来婆婆一定会问: 多大？ 哪里人？ 有房吗？ 有车吗？ 公务员吗？ …… 你看，所有的问题都是用户标签，人们不在乎你有多迷恋，你有多努力。
不要整理那些空的东西，Show me the 房产证！十八姑娘一朵花，追的人多了，就是过滤那些贪心的小垃圾。
…… 然而，如果你只知道答案是有房子，你能区分年轻人吗？-当然不是。
由于单个维度的标签，信息量非常有限。
就像简单地说有房子一样，我不知道是上海的房子还是盐城的房子，是60平方米的小两个房间还是120平方米的大三个房间，是全额还是欠了很多债务。
因此，婆婆会问很多信息，并逐步判断这个男孩是否可靠。
这是制作用户标签的直观步骤： 综上所述，共有7步： 从单维开始 设定区分目标 拆卸维度 观察区分效果 总结经验 多维度交叉 不断提升效 做用户标签可以很简单，但是做有效的标签会很复杂。
这是一个从单维到多维，从简单到复杂的迭代验证过程。
在这个过程中，经常会出现问题。
四、用户标签五大常见问题 问题1：没有目标，盲目工作 很多人被比如性别:男女是标签这句话误导，认为只要分类，就算是标签。
至于分类之间的差异和差异，根本没有测试过。
甚至，当你问他为什么这样贴标签时，他说他不知道。
如果领导让他打，我们就打，管他。
事实上，即使是相同的原始数据，在不同的目标下，标记方法也会完全不同。
以用户年龄为例，可能有几种分类标签（如下图所示）： 问题二:不区分时间状态 例如，高价值用户贴上标签，这里的高价值是指历史消费水平高还是未来消费多？很多人傻乎乎的统计历史消费金额，然后消费更多的是高价值。
但是谁保证用户以前买的多，以后买的多？？完全不一定。
注：如果我们想给未来贴上标签，比如未来消费更多，这意味着我们需要做一个预测：用户将来会消费多少。
结论必须基于测试或建模预测，而不仅仅是基于历史数据统计。
问题3：行为动机的混乱归因 例如，用户购买产品A，于是就打了个A产品爱好者的标签。
但是用户真的喜欢A产品吗？我们只知道用户购买A的行为不能直接推导出动机。
如果要推倒动机，需要基于一段时间的数据分析，综合多维判断。
在推动引擎时要特别小心，因为错误和随机的归因会误导业务行动。
显然，用户喜欢折扣，错误的结果被判定为产品粉丝，最终可能会推动一堆产品，但没有回应。
问题4：多目标混合不清楚 例如，对高价值用户的评价，将活动和付费金额、付费金额和毛利润混合在一起，被称为综合评价。
因此，每天不花白嫖的用户也是高价值用户。
如果公司这样做，它就会破产。
这类问题主要是因为做数据的学生认为一个维度和一个维度的划分不反映数据的能力。
他们必须计算整个模型的权重才能显示出强大的力量。
降低维度是可以的，但要记住整个原则：不同类别的目标不混合。
尤其是涉及金钱的目标。
公司是否赚钱是一件非常严肃的事情。
混淆，就是喝西北风。
问题五:缺乏检验 用户标签是为了区分用户，所以最终的区分效果，目标差异越大越好，如果差异不大，标签意义不大，可以取消标签或优化（如下图所示）。
不幸的是，许多公司都在打标。
至于标签是什么，用在哪里，效果如何，从来没有考虑过。
混乱背后的深层问题是近年来大肆吹嘘的数据中心和用户肖像的概念。
许多企业并没有从需求出现，首先考虑：我们想解决什么问题。
但从朋友圈的文章开始：哇，领导转发了震惊！阿里巴巴数据中心的秘密终于被揭露了，领导喜欢，我们做，开始。
所以无论数据收集如何，不要问业务着陆场景，也不想最终达到任何效果，盲目标签。
在年底的报告之前，他还高兴地说：我们已经完成了由10万个标签组成的大量数据库！数字仓库、模型、视觉都有，但没有人使用，最后一根鸡毛。
本质上，如果你想取得好的结果，你仍然必须从结果本身开始，根据问题找到工具，而不是用锤子看到一切都像钉子。
然而，许多学生自己从未见过，每天都喊用户肖像，也没有看到几个具体的着陆结果。
啤酒和尿布听了很多，但没有看到超市这样（所以编故事的人会注意到：外国超市，嗯）。
其实做好业务效果远不如大家想象的复杂。
关键在于做好:打标-验证-积累-二次打标过程，不断迭代。
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